因此,当实现的危险概率与优化中使用的概率不同时,应超时监控随机TDMPU模型,并进行更新。(16a)(16b)(16c)(15)C.1离散化随机TDP的DP结果我们使用第三节C中提出的方法离散(12)中的随机TDmodel,用于退休的同龄男性/女性(M/F)夫妇(MPU,K=L=1)。危险概率来自SSA生命表,时间t=0反映65岁。我们假设MPU是标准格式的。(参考第II-B节。)如有必要,第一次提款尝试将在时间t=1发生,最后一次提款尝试将在时间t=SMax=48(年)发生。我们使用精度Pα=1000,PR=5000威瑟尔=0.0%,WR={4%,5%,6%}。将结果与通过模拟发现的性能最佳的固定α策略进行比较(N=250万/WR)。以0.05为增量评估0.0和1.0之间的所有固定α值。使用WR=4%的最佳固定α策略为α=0.45,相应的P(破产)为0.0421(成功率=95.8)。最优策略开始时间t=0,α=0.356,产生的最小P(破产)为0.0287(成功率=97.1%),提高了31.8%。表III显示了WR={4%,5%,6%}的比较。表IIIP(破产)针对随机同龄(65)男/女夫妇TD:最优与固定α策略在该表中,我们比较了最佳随机TDmodel与最佳执行固定α策略,使用相同年龄的男/女夫妇WR={4%,5%,6%}的退出率。我们假设退休人员处于标准状态,时间t=0反映65岁。第一次退出尝试发生在t=1时(如果TD≥ 1) 最后一个是t=SMax=48(如果TD=48)。离散时间危险概率P(TD=t | TD≥ t) 来自SSA的生命表。t=0,1,…,48时的gov。使用精度Pα=1000和PR=5000(ER=0.0%)对模型进行离散。